本文介绍基于MySQL及Redis搭建统一的kv存储服务：常用部署方式及其特点，Cluster manager，MySQL和Redis集群方案，以及Sync数据同步服务。
一、MySQL+Redis 常用部署方式
1.1 拓扑
1.2 特点
业务层通过双写同时写MySQL及Redis。读通常在Redis，若读取不到，则从MySQL读取，然后将数据同步到Redis，Redis通常设置expire或者默认LRU进行数据淘汰。
这种使用方式会有如下问题：
1）MySQL及Redis存在数据不一致风险，尤其是长时间运行的系统
2）业务层需要处理MySQL sql schema与Redis kv数据结构上的逻辑差异
3）无统一运维
4）无法方便扩容/缩容、
二、KV 化的存储使用理念
2.1 MySQL Is great NoSQL
参考文档：
http://www.aviransplace.com/2...
为什么要用MySQL:
“在可扩展系统构建时，一个很重要的考量是使用的技术是否成熟，选择成熟的技术意味着出错时能够迅速恢复。当然，开发者也可以在项目中使用最新最牛的NoSQL数据库，而这个数据库在理论上也可以良好地运行，然而在生产环境中出现了问题恢复需要多久？技术上已有的知识和经验积累对于问题缓解至关重要，当然这个积累也包括了Google可以搜索到的内容。
相比之下，关系型数据库已经存在了超过四十年，业界对于关系型数据库的维护也积累了大量的经验。基于这些考虑，在新项目做技术选型时通常会选择Mysql，而不是NoSQL数据库，除非NoSQL真的有非常非常明显的优势。”
2.2 KV理念
对于亿级规模的数据存储，尤其是涉及到水平拆分跨机分库分表的情况下，线上对数据库的访问只能做的越简单越好，group by/order by/分页/通用join/事务等等的支持 在这个量级下的MySQL系统都是不合适的。
基本上目前所有的类proxy的MySQL方案真正上规模线上应用只能使用按拆分键进行读写操作，实际上也是一个用拆分键做的一个kv系统。
若想使用复杂的sql处理，最合理的部署方案是将Mysqlbinlog流水同步服务抽象出来，通过实时同步到OLAP类的系统进行处理。
所以面向海量存储服务，MySQL从一开始就设计为一个KV系统是可行的。value使用mediumblob存储xml/json/protobuf/thrift格式化数据序列化之后的数据。
2.3 MySQL KV化的使用方式
1、用MySQL原来的主键或者索引键当做key
2、其他所有的非主键非索引键，全部包装到value里面，value使用mediumblob存储xml/json/protobuf/thrift格式化数据序列化之后的数据。
3、数据读写操作，均基于key一整行数据做读写，由业务层对里面value的结构做解析及对内部结构做增删改差，而不用变更 MySQL 本身的schema.
2.4 不适用场景
1、数据量和访问量不大并且业务逻辑依赖 MySQL 数据库进行处理的业务场景
2、涉及到多表join等的处理
对于此限制，也可以通过将关联表加工成基于关联条件的一张宽表进行KV化。
3、涉及到事务等的处理。
三、将MySQL+Redis设计为统一的KV存储服务
3.1 目标
1）业务层通过统一方式访问MySQL及Redis，不再使用MySQL客户端及Redis客户端访问
2）MySQL集群化/Redis集群化部署
3）将业务双写改为MySQL到Redis底层binlog数据同步方式完成同步
4）异构数据存储支持最终一致性数据读写服务
5）支持存储层面扩容缩容、failover且业务无感知
6）单机群日百亿次QPS/TPS支持（大类业务适度拆分到不同集群中）
3.2 最终实现
基于MySQL+Redis的统一存储服务（UniStore） =
MySQL跨机分库分表集群
- Redis集群
- MySQL->Redis实时数据同步服务
- 统一的对外数据访问接口
- 内在的完整运维支持系统（支持在线扩容/缩容、failover等）
3.3 架构图
3.4 架构说明-将存储设计为一种服务
1、将MySQL+Redis做成统一KV存储服务
2、通过acc proxy提供统一的数据访问接口，通过统一协议支持跨语言数据访问
访问协议（自定义协议，protobuf协议，thrift协议等）
3、MySQL cluster支持跨机的分库分表，schemaless设计，所有业务表KV化设计
4、Redis cluster支持跨机的实例拆分
5、Sync数据同步服务提供统一的Mysql到Redis 跨IDC/不跨IDC数据同步服务，小于100ms延时
6、整个系统不涉及到分布式事务处理
3.5 三种部署方式
1、纯MySQL集群部署
此种部署方式等同于其他MySQL proxy跨机分库分表方案，读写均在MySQL
2、纯Redis集群部署
此种部署方式等同于其他Redis proxy跨机分库分表方案，读写均在Redis
3、MySQL+Redis异构部署
写在MySQL，读可以从MySQL读或者Redis读，取决于业务对最新数据的读取要求。
3.6 接口说明
1、int get(int appid, string key,string& value)
Redis读操作专用
2、int get_with_version(int appid,string key, string& value, int64& version)
MySQL 读操作专用，自带版本号，防止写覆盖
3、int set(int appid, string key,string value, int64 version)
通过appid区分 MySQL 还是Redis，均支持写操作
4、int delete(int appid, string key)
通过appid区分 MySQL 还是Redis, 不支持批量删除
5、int multiget(int appid,vector<string> keys, map<string, string>& key_value_pairs)
支持批量读操作，内部的数据路由及数据合并不用关心
6、intmultiset(int appid, map<string, string>& key_value_pairs)
不建议支持，涉及到跨机事务问题，无法保证ACID
7、int Redis_op(string cmd, ……)
Redis其他原生接口封装(incr/expire/list/setnx等)
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四、Cluster Manager服务
4.1 Cluster Manager 是一个service
cluster manager主要由如下几种功能
1）MySQL/Redis分片路由信息的管理
1、 MySQL 分库分表路由信息
2、Redis Slot路由信息
3、路由信息变更管理
2）Redis实例的探活及Redis扩容及缩容数据的迁移
比如连续3次，每次间隔30sRedis ping失败，认为实例挂掉，发出报警或者自动切换
3）Cluster manager不建议参与Mysql group主备层面的管理
MySQL 主备层面的集群管理方案：
1、MHA+VIP （互联网公司最常用）
2、微信phxsql系统：https://github.com/tencent-we... 金融级可靠性
五、 MySQL 集群方案
5.1 架构图
5.2 设计原则
1）统一的schemaless表结构
2）跨机的数据分布
支持将单逻辑表水平拆分到多个Mysql服务器中
3）其他说明
1、数据存储可靠性高，所有业务数据通过序列化存储到value列
2、每行数据自带版本号，业务通过cas方式防止业务层多实例同时写造成写覆盖
全局唯一版本号实现：本机微秒时间戳+server_id+proccess_id
3、固定百库百表/百库十表的数据拆分方式，多机跨Mysql实例部署
5.3 路由策略
1) 一致性hash
2) 路由计算算法
crc32/md5/基于字符串的各类hash算法
3) 路由信息格式
CREATETABLE Mysql_shard_info (
appid int(32) NOT NULL,
begin int(32) NOT NULL,
end int(32) NOT NULL,
ip varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
port int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
user varchar(50) NOT NULL DEFAULT '',
pwd varchar(50) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (appid,begin)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
5.4 数据迁移/自动扩展
数据迁移:
STEP1：利用 MySQL 主备复制机制进行数据复制
STEP2：数据差异小于某一临界值，停止老分片写操作（read-only）
STEP3：等待新分片数据更新完毕
STEP4：更路由规则路由规则，Cluster Manager向所有access proxy更新路由信息
STEP5：删除老分片
自动扩展:
过程类似于数据迁移
六、Redis 集群方案
6.1 部署方式
1、异构读写分离-MySQL写，Redis读
1) 数据写操作在 MySQL ，读操作在Redis
2) 数据通过Sync系统对binlog进行解析从Mysql同步到Redis
3) 数据有同步延迟（小于100ms），实现最终一致性
适用场景：要求数据高可靠，且读量比较大，允许读数据短时间不一致，若期望一直读到最新数据，请使用get_with_version()接口从 MySQL 读取
2、独立的Redis集群服务
1）读写均在Redis，提供独立的KV存储服务
2) 用户不用关注扩容/缩容/故障恢复等问题
3) 集群内多业务混存，提高内存的使用率
适用场景：独立的Redis集群服务，类似twenproxy/codis
6.2 设计要点
1、一致性hash
支持数据跨Redis实例拆分，固定Slot数进行拆分
2、单机多实例部署
1）每个物理机支持多Redis实例
2）每个Redis实例只服务单个业务
3）Redis实例内存大小取决于业务需求，同时考虑业务访问量和数据量
以RedisIP+port标示唯一实例，对于128G内存机器，
可配置3 Redis实例*每实例30G
或10 Redis实例*每实例10G
或20 Redis实例*每实例5G
拆分原则：单实例最大内存使用 < 本机剩余内存
3、以Slot为单位的平滑扩容/缩容
4、以Redis实例为单位的failover处理
6.3 平滑扩容/缩容
主要步骤如下：
STEP1:确认扩容/缩容
Cluster manager通过对系统负载和数据量进行告警，进而确认进行扩容或者缩容
STEP2:修改路由表
1)修改路由表，将对应shard的状态修改为migrate状态，并将新路由推送到所有接入层
2)acc proxy会将写操作转到新的Redis实例中，读操作默认先读新Redis实例，key不存在会继续从老的Redis实例中读取
STEP3:数据迁移
1）Cluster manager通过自动数据迁移工具开始数据迁移，计划依赖Redis的scan命令将相关的key扫出来，通过MIGRATE进行数据迁移
2）多次扫描执行该过程，确认Slot中所有数据迁移完成
STEP4:修改路由表，迁移完成
Cluster manager将读写均切到新Redis实例，不再从老Redis中进行操作
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七、 Sync 数据同步服务
7.1 架构
7.2 应用场景
该服务完全可以抽象成独立的数据同步分发服务，对于因为KV化而丢失的sql处理完全可以通过该服务同步到偏OLAP类的系统中进行处理。除了同步到Redis还可以同步到ElasticSearch或者hbase或者写hdfs文件基于hadoop生态去实现复杂计算和分析。
7.3 设计要点
1、集群对集群的实时数据同步
MySQL 统一要求binlog日志为row格式
2、不涉及DDL处理
由于 MySQL schemaless的设计，不用考虑DDL处理，简化同步服务（跨/不跨IDC）
3、基于时间戳的同步延迟监控
MySQL binlog row格式日志自带时间戳，基于此时间戳进行同步延迟监控
4、基于binlog文件名+offset的同步位置管理
定时定量持久化保存当前同步的binlog文件名及offset,用于各种场景下的同步恢复
5、基于行的并行同步
多线程同步模式，主线程通过对tableid或者key做hash,将binlogevent时间分发到对应worker线程的队列中，worker线程依次从队列中获取binlog event执行
7.4 实现原理
原理相对比较简单：
1）Sync同步工具模拟Mysql slave的交互协议，伪装自己为 MySQL slave，向Mysqlmaster发送dump协议
2）Mysqlmaster收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是同步工具)
3）Sync同步工具解析binary log对象(原始为byte流)，并转换成Redis或其他存储（hdfs/hbase/ES等数据库）相应数据操作接口或者作为消息存储到MQ中（rocketmq或者kafka）
7.5 ROW 格式events
MySQL 5.5 Binlog的事件类型有多种，这里只介绍与ROW模式相关的事件
1) QUERY_EVENT：与STATEMENT模式处理相同，存储的是SQL，主要是一些与数据无关的操作，eg: begin、drop table
2) TABLE_MAP_EVENT：记录了下一条事件所对应的表信息，在其中存储了数据库名和表名
3) WRITE_ROWS_EVENT：操作类型为insert
4) UPDATE_ROWS_EVENT：操作类型为update
5) DELETE_ROWS_EVENT：操作类型为delete
6) XID_EVENT， 用于标识事务提交(commit)
典型的insert语句有如下4个events组成：
7.6 其他开源同步方案
- tungsten-replicator(JAVA)
http://code.google.com/p/tung...
- linkedin databus(JAVA)
https://github.com/linkedin/d...
- Alibaba canal(JAVA)
https://github.com/alibaba/canal /
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